2005 Fiscal Year Annual Research Report
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15570069
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University of Medicine |
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Principal Investigator |
花井 一光 京都府立医科大学, 医学研究科, 教授 (40108642)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾崎 まみこ 京都工芸繊維大学, 繊維学部, 助教授 (00314302)
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| Keywords | 社会性昆虫 / アリ / マウス / locomotor activity / ディジタル画像解析 / 解析プログラム / 軌跡のフラクタル次元 / スケールフリー |
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| Research Abstract |
動物(ヒドラ、アリ、マウス)の行動(10-160分程度)をディジタルビデオカメラで撮影して、パソコンに取り込み、30枚/秒の連続画像ファイルとして書き出す。こうして得られた画像フレームから、自動的に動物を高精度に抽出し、その重心の位置や高次モーメントを高速に算出するCプログラムglanaを作った。本年度はglanaからバグを出来る限り除去して、時々生じていた目標物を見失ってしまう不具合をなくすことが出来た。
こうして得られた重心の33ミリ秒ごとの時系列データを解析する方法を検討した。各時刻での重心の座標のデータからその移動のダイナミックスを解析することを試みた。120分以上の長時間のデータから大量の移動データを集め、統計的誤差が小さくなるようにして解析してみた。動物が各時刻で移動した距離を調べると、実際には、時刻ごとに大きく変動していた。それで、あるしきい値を設定し、その各時刻での移動距離がしきい値より小さい状態(slow state)、大きい状態(move state)に分けて、それらの持続時間を調べてみた。すると、slow stateは持続時間の対数と持続時間の累積頻度の対数とが直線関係を示し、この分布はスケールフリーであったが、一方、move stateの方は持続時間と累積頻度の対数が直線関係を示し、分布はポワッソン分布であった。このことから、moveの制御系は時間に関して指数関数的な分布を示す単純な速度過程であり、制御しているシステムには、特性時間(速度定数の逆数)がある。slowを制御しているシステムにはそのような時間が存在しないことを示している。この関係はアリでも、マウスでも同じように観察された。これは大変面白い結果であり、ロコモーションの制御系の適切なモデルを利用すれば、このシステムの性質を探ることに利用できる可能性がある。
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